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如何确保合并后的表不包含重复数据？-第2章 线性表--jy

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简介：
为了确保合并后的数据表不包含任何重复信息，我们需要仔细考量如何达成这一目标。具体而言，我们需要单独分析每个数据块，并比较它们的数据内容。一种可能的实现方式是直接比较两个指针所指向的数据块：pa->data 和 pb->data。此外，还需要考虑 La(Lc) 的相关性，以及后续的 1, 2, 4, 6, 7, 8, 8, 10, 和 11 这些数值在数据合并过程中的作用。

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  • 如何确保合并后线性表中没有重复数据？-第2章 线性表-jy
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    本章探讨了在合并两个线性表时防止数据重复的有效策略，介绍多种算法和编程技巧，帮助读者掌握高效的数据管理和处理方法。 思考1：要求合并后的表无重复数据，可以这样实现： 当 `pa->data == pb->data` 且这两个值已经在列表 La 或 Lc 中出现过，则不进行插入操作以避免重复。 例如，在给定的序列中： La: [L, a] Lb: [1, 2, 4, 6, 7, 8, 8, 10, 11] 合并后且无重复的数据结果应为： Lc: [1, 2, 4, 6, 7, 8, 10, 11]
     
  • 如何在Excel表格中筛选重复数据并更改其颜色.doc
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    本文档详细介绍了在Excel中识别和筛选重复数据的方法，并指导用户如何通过改变重复项的颜色来直观地展示这些重复值。 在Excel表格中筛选重复数据并更改颜色是一种非常实用的功能，在数据分析过程中尤为重要。本段落将详细介绍如何使用Excel来识别和标记重复项。 首先，什么是重复数据？简单来说，在同一列里出现多次的数据即为重复数据。例如在一个员工名单表中，如果有多个员工的名字相同，则这个名字就属于重复数据。 那么为何要筛选出这些重复数据呢？找到并处理它们可以帮助我们更有效地分析信息，并进行必要的调整或修正。比如在客户列表上找出所有重名的顾客，以提供针对性的服务。 接下来是如何操作： 1. 选定需要检查的数据列，例如A列。 2. 转到“开始”标签页，在其中选择格式化下的“条件格式”选项。 3. 在弹出的对话框里选中“使用公式确定要设置格式的单元格”，输入`=COUNTIF(A:A,A1)>1`这一公式，然后点击“格式”按钮来设定样式。 4. 进入到新的窗口选择想要的颜色（比如红色）作为填充色，并确认保存。 最后一步完成后，所有重复的数据项将被标记为选定颜色。此外还有一种方法是利用辅助列： - 在B列输入`=IF(COUNTIF(A:A,A1)>1, A1,)`这一公式。 - 将此公式向下拖动以应用到整个数据集。 - 通过筛选B列中的非空单元格，可以轻松地找出所有的重复项。 以上就是如何在Excel中识别并标记出重复的数据的方法。这种方法不仅帮助我们快速定位问题所在，还能提升工作效率和数据分析的准确性。
     
  • 如何确保Android中Service在后台不被杀死
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    本教程详解了如何在Android开发中保障Service组件即使在资源紧张的情况下也能有效运行于后台而不易被系统销毁的技术与策略。 Android 系统实际上无法确保后台服务绝对不会被系统强制关闭。我们只能采取一些措施来尽可能提高服务不被终止的概率。 一种方法是使用 `onStartCommand` 方法并返回 `START_STICKY` 参数。当设置为 `START_STICKY` 时，如果在执行了 onStartCommand 后 Service 被系统杀掉，Service 将会保持启动状态，但不会保留传递给它的 Intent 对象。一段时间后，系统可能会尝试重新创建这个服务，并且会在重新创建的 Service 实例上调用 onStartCommand 方法。如果没有新的 Intent 传入到 Service 中，则在重启时 onStartCommand 方法将接收到一个 null 的 Intent 参数。 相比之下，如果使用 `START_NOT_STICKY` 设置，在 Service 被杀掉后不会自动尝试恢复启动状态。
     
  • 如何确保数仓数据质量？
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    简介：本指南详细介绍了确保数仓数据质量的关键步骤和最佳实践，包括数据清洗、验证及监控策略，帮助用户构建可靠的数据基础。 ### 如何保障数仓数据质量？ #### 一、有赞数据链路 为了确保数据仓库中的数据质量，我们首先需要了解整个系统的数据流转过程及其关键环节。有赞的数据链路是一个复杂且至关重要的流程，涉及多个层次和技术组件。 1. **数据链路介绍**： - **应用服务层**：这一层级处理前端业务逻辑，包括用户交互和服务请求等。 - **数据网关层**：负责接入和分发数据，并确保其准确流向后续的处理环节。 - **应用存储层**：包含各种数据库和服务，用于保存应用程序产生的原始数据。 - **数据仓库**：作为核心部分，它承担着存储、清洗及整合来自不同来源的数据任务，为数据分析与报告提供支持。 - **作业开发和元数据管理平台**：这些工具提供了必要的技术支持来处理数据的计算、调度以及查询。 #### 二、数据层测试 确保数仓中数据的质量主要包括三个方面：及时性、完整性和准确性。以下我们将分别探讨这三个方面及其相应的测试策略： 1. **数据及时性**： - **定义**：指生成的数据必须按照预定时间表可用。 - **关键因素**： - 定时调度时间 - 优先级 - 数据截止时间（Deadline） - **保障策略**： - 监控离线任务状态，确保按时完成并发出告警信息。 - 检查全表或分区数据量以验证生成情况。 - 跟踪失败与重试次数。 2. **数据完整性**： - **定义**：指必须保证没有多余也没有遗漏的数据存在。 - **测试重点**： - 表级别检查包括比较不同分区的数据变化和全表行数的一致性或适当增长情况。 - 字段级别的验证如唯一性和非空判断，以及枚举类型值的合规性。 3. **数据准确性**： - **定义**：指确保数据准确无误地反映实际情况。 - **测试方法**： - 通过源数据对比来确认一致性。 - 利用业务逻辑进行校验以保证一致性和正确性。 - 使用统计分析手段验证分布和趋势等特性。 #### 三、应用层测试 除了对数据层面的保障之外，还需要检验在实际应用场景中的表现。这包括报表、图表及其它数据分析工具的功能是否正常运作，并确保其性能良好且安全可靠。 1. **功能测试**：确认每个报表的各项功能都能顺利执行。 2. **性能测试**：保证报表加载迅速以提供良好的用户体验。 3. **安全测试**：保护敏感信息免受未经授权的访问威胁。 #### 四、后续规划 为了持续提高数据质量，还需制定长远计划，包括但不限于： 1. **持续改进**：定期评估现有措施并根据业务和技术进步做出调整。 2. **技术升级**：采用最新技术和工具以提升效率和准确性。 3. **培训与教育**：加强团队成员对数据质量和测试方法的理解掌握。 4. **流程优化**：简化不必要的步骤，减少错误发生的可能。 通过上述策略的实施，可以有效确保数仓中数据的质量，并为业务决策提供可靠支持。
     
  • Java中枚举如何确保线程安全性
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    本文探讨了在Java编程语言中，如何通过使用内置特性来保证枚举类型的线程安全性和高效性。 Java枚举类型自Java SE5引入以来，成为了一种确保线程安全的强大工具。在Java中，枚举实际上是一种特殊的类，并由编译器自动处理以保证其线程安全性。 当定义一个枚举时，如`public enum T {SPRING, SUMMER, AUTUMN, WINTER;}`，编译器会将其转换为继承自`Enum`的final类。这确保了枚举类型不能被子类化，避免多线程环境中的实例化问题。 这些枚举值在加载它们所属类时即被创建，并且作为静态常量声明（例如：`public static final T SPRING;`）。由于Java保证类初始化过程的线程安全性，在多线程环境中，不会发生竞态条件导致每个枚举值只初始化一次的问题。 此外，所有枚举实例可以通过调用其内置方法如`values()`来安全地获取。编译器生成的代码使用了`System.arraycopy()`以防止并发修改原始数组的情况出现于多线程环境内。 另一个重要的特性是，Java 枚举天然支持单例模式实现方式：只需定义一个枚举类型并提供唯一实例即可（如 `public enum Singleton { INSTANCE; }`）。这种方式既简单又安全，并且在类加载时即完成初始化。因此，在使用反射尝试创建新的枚举对象时会抛出异常，确保了安全性。 综上所述，Java 枚举的线程安全性主要来源于以下几点： 1. 由于是final类型，不能被继承。 2. 在类加载过程中实例化，并且这个过程保证线程安全。 3. 静态常量初始化在类加载阶段完成，确保了线程的安全性。 4. `values()`和`valueOf()`方法由编译器生成并提供给枚举类型使用。 因此，在多线程场景下利用Java 枚举可以有效地提高代码的可靠性和安全性。
     
  • 如何正确删除Oracle表空间的数据文件
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    本文介绍了在使用Oracle数据库时，安全且正确的删除表空间数据文件的方法和步骤。通过遵循这些指导原则，可以避免对数据库性能造成负面影响，并确保系统的稳定运行。 在Oracle数据库管理过程中，删除表空间数据文件是一项至关重要的任务，这关系到数据的安全性和系统的稳定性。本段落将详细介绍如何正确地移除Oracle表空间中的数据文件，并探讨`OFFLINE`与`OFFLINE DROP`命令的区别以及误删后可能的恢复策略。 首先介绍使用`DROP DATAFILE`命令来删除特定的数据文件的方法。这个操作允许数据库管理员从某个表空间中移除一个或多个数据文件，同时更新控制文件和字典信息以反映这一变化。然而，在执行此操作时需要注意以下几点： 1. 数据文件必须处于ONLINE状态才能被删除；如果要离线的文件属于非本地管理表空间（DMT），则可以将其设为OFFLINE后再进行删除。 2. 表空间的第一个或唯一的数据文件不能被移除，这样做会导致错误发生。 3. 目标数据文件需要为空，即没有任何EXTENT分配给表格。如果仍有数据存在于该表中，则必须先彻底清理相关对象及其在回收站中的记录才能继续执行删除操作。 4. 不允许从SYSTEM表空间内直接移除任何数据文件，除非数据库已经关闭。虽然文档规定只读（READ ONLY）模式下的表空间也不可进行此类操作，但实际测试表明这是可行的。 接下来我们将讨论`OFFLINE`和`OFFLINE DROP`命令之间的区别：前者仅仅是将指定的数据文件标记为离线状态，并不会真正删除该文件；而后者则会进一步准备数据文件以供后续物理上的移除。在归档日志模式下，两者的效果基本一致，即都需要通过恢复才能使这些被置为OFFLINE或OFFLINE DROP状态的表空间重新上线（ONLINE）。然而，在非归档模式中，则必须使用`OFFLINE FOR DROP`命令来标记要删除的数据文件，否则会收到错误提示。 如果在操作系统级别意外地移除了数据文件，可以采取以下几种恢复措施： 1. 如果已经执行了`ALTER DATABASE DATAFILE N OFFLINE DROP;`但尚未实际物理上删去该文件，则可以通过先将它设为ONLINE状态，并随后使用命令`ALTER TABLESPACE XXX DROP DATAFILE N;`来完成删除操作。 2. 若数据文件已经被意外移除，那么可以利用命令创建一个新的替代品（如：`ALTER DATABASE CREATE DATAFILE N AS tmpts_dd_lhr02.dbf;`），然后进行必要的恢复和上线处理。然而，在这个过程中如果丢失了关键的日志信息，则无法完成对原始数据文件的修复工作，此时唯一的解决方案就是通过执行`DROP TABLESPACE XXX INCLUDING CONTENTS AND DATAFILES;`命令来删除整个表空间。 综上所述，正确地从Oracle数据库中移除不必要的或者损坏的数据文件是一项需要谨慎对待的任务。理解如何恰当地使用`DROP DATAFILE`、`OFFLINE`以及`OFFLINE DROP`等操作，并掌握在误删后可能采取的恢复策略对于维护数据库的整体健康状况至关重要。
     
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  • 陈越、何钦铭-数据结构作业2：顺序链表的合并
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